R语言实现多线程:百度贴吧复仇之矛吧数据抓取源码解析
在本篇文章中,我们将深入探讨如何利用R语言进行网络数据抓取,具体案例是抓取百度贴吧-复仇之矛吧(Baidu Tieba)的帖子及其相关信息。文章首先引入了所需的R包,包括RCurl、stringr和rvest,这些包在数据抓取过程中扮演关键角色。 **1. R语言包的导入**: - `library(RCurl)`:用于HTTP请求和下载网页内容。 - `library(stringr)`:强大的文本处理工具,方便从HTML中提取信息。 - `library(rvest)`:R语言的HTML和XML解析库,便于解析网页结构。 **2. 数据准备**: - 通过`dir(getwd())`获取当前工作目录下的文件,然后读取包含母页链接和子页数据的CSV文件,如`all_mother`和`all_sons`。 - 对于子页链接,构建一个动态URL列表,以便循环遍历并抓取每个帖子页面。 **3. 使用Rvest进行数据抓取**: - 初始化一个空的数据帧`zhutie_data_frame`,用于存储抓取到的帖子数据,如帖子ID、内容、用户信息等。 - 使用`getURL`函数从`all_mother`中的链接获取网页内容,然后使用`read_html`将HTML转化为可操作对象。 - 通过`html_nodes`方法选取具有特定类名的HTML元素,如`.j_reply_data`, `.j_user_card`, `.threadlist_abs_onlyline`, `.j_th_tit.j_th_tit`, 和 `.center_text`,提取帖子标题、用户信息、回复等内容。 - 利用正则表达式`gsub`提取帖子ID,通过`grep`函数筛选出包含帖子链接的行。 - 计算帖子数量,并将抓取到的帖子ID和内容保存到变量`temp_tiezi_id`和`all_data_text`中。 **4. 多线程抓取和数据整合**: - 文章提及了使用多线程(此处可能未实现,因为没有看到`apply`或类似函数),这在大规模数据抓取时可以提高效率。通过循环遍历母页链接列表,逐个抓取并整合数据,避免了单线程可能导致的性能瓶颈。 **5. 结果存储**: - 将抓取到的数据整合到`zhutie_data_frame`中,或者创建一个临时数据结构,如`empty_df`,然后逐步填充数据,直到所有帖子数据都被处理完毕。 总结来说,本文提供了一个实用的示例,展示了如何使用R语言中的Rvest和相关包进行网页抓取,尤其针对特定的网页结构设计了针对性的HTML选择器。通过多线程技术,作者旨在提高数据抓取的效率,以便存储和分析来自百度贴吧-复仇之矛吧的帖子数据。这对于数据分析、社交媒体研究或其他需要大量网络数据的应用非常有用。
library(RCurl)
library(stringr)
library(rvest)
#读入母页数据和子页数据
file_list=dir(getwd())
all_mother=read.csv(file_list[2],header = T)
all_sons=read.csv(file_list[3],header = T)
all_sons=all_sons[-1,]
all_mother=paste(rep("https://tieba.baidu.com/f?kw=复仇之矛&ie=utf-8&pn=",211),50*c(0:210),sep = "")
#
zhutie_data_frame=read.csv(file_list[4],header = T)
###Rvest的办法
#empty_df=cbind(rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1),rep(0,1))
#colnames(empty_df)=c("page_id","temp_tiezi_id","temp_reply","temp_main","temp_louzhu","temp_vice","temp_last_reply","temp_last_time")
#zhutie_data_frame=empty_df
for(i in 1:1)#length(all_mother))
{
temp_url=getURL(all_mother[i])
temp_html=read_html(temp_url)
all_data=html_nodes(temp_html,".j_reply_data , .j_user_card , .threadlist_abs_onlyline , .j_th_tit .j_th_tit , .center_text")
tiezi_id_temp=gsub("title.+","",all_data[grep("<a href=./p/",all_data)])
num_tiezi=length(tiezi_id_temp)
all_data_text=html_text(all_data)
temp_tiezi_id=tiezi_id_temp
temp_reply=all_data_text[grep("title=.回复.",all_data)]
temp_main=all_data_text[grep("<a href=..p.",all_data)]
temp_all_user=all_data_text[grep("frs.author.name",all_data)]
temp_louzhu=temp_all_user[2*c(1:num_tiezi)-1]
#page1
#page2~211
#temp_last_reply=temp_all_user[2*c(1:num_tiezi)]
temp_vice=all_data_text[grep("class=.threadlist.abs",all_data)]
temp_last_time=all_data_text[grep("最后回复时间",all_data)]
page_id=rep(i,num_tiezi)
temp_data_frame=cbind(page_id,temp_tiezi_id,temp_reply,temp_main,temp_louzhu,temp_vice,temp_last_reply,temp_last_time)
zhutie_data_frame=rbind(zhutie_data_frame,temp_data_frame)
print(i)
}
zhutie_data_frame=zhutie_data_frame[-1,]
write.csv(zhutie_data_frame,"zhutie_data_frame_V3.csv")
多线程
setwd("~/Desktop/数据抓取小练习")
file_list=dir(getwd())
#install.packages("data.table")
fun_curl=function(y){
library(data.table)
library(devtools)
#install_github("rdom","cpsievert")
library(rdom)
library(Rwebdriver)
library(devtools)
#install_github("Rwebdriver","crubba")
#aa=rdom("https://tieba.baidu.com/p/5389638505",".lzl_content_main")
#stopifnot(Sys.which("phantomjs")!="")
library(RSelenium)
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